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行政预算
两年前，当你们选举我时，你们团结在一起，共同展望宾夕法尼亚州的未来。从那时起，我走遍了整个联邦，始终专注于宾夕法尼亚州的几项常识性原则：为我们的孩子创建良好的学校，建设更安全的社区，打开经济机会之门，保护宾夕法尼亚州人民的基本权利和自由。每天，我的政府都在追求这些目标，并牢记三个字母——GSD——我们完成工作并为宾夕法尼亚州人民带来成果。在我的头两个预算中，我们让民主党和共和党人走到一起，确保对常识性举措进行关键投资，使所有宾夕法尼亚州人受益——从对 K-12 教育的历史性投资，以确保学生、教师和员工拥有取得成功所需的资源和安全、健康的学习空间；到扩大和增加老年人的财产税减免；到实施有针对性的战略，使宾夕法尼亚州更具竞争力并帮助企业蓬勃发展；到投资执法部门，使我们的社区更安全。这些投资得到了州议会民主党和共和党领导人的批准，这些投资让宾夕法尼亚州的老年人获得了 20 年来最大的定向减税，更多的企业家开始创业，更多的大公司将业务转移到这里，更多的孩子在上学前吃早餐，更多的桥梁正在修缮，更多的道路正在铺设，宾夕法尼亚州现在是全国最适合养家糊口的州之一。由于我们的辛勤工作，宾夕法尼亚州正在崛起。但我知道我们的共同努力还远未结束。这就是为什么我提出的 2025-26 财政年度预算直接建立在我们过去两年所做的工作之上。它延续了两党同意的对公立学校的投资计划。它通过持续投资于物质升级和心理健康支持，帮助创建更安全、更健康的学校。它还规定提高学前班和早期干预计划的费用，以确保我们的孩子在最关键的发展阶段得到他们需要的支持。这项预算以去年预算在支持高等教育蓝图方面取得的进展为基础，为我们的州立大学提供有竞争力的资金，以激励它们取得造福所有宾夕法尼亚州人民的成果。它为我们的公立大学和社区学院提供资金，并将新的投资引导到劳动力发展中，以创造更多的机会之路。我的提案加倍强调了联邦近 20 年来的第一个经济发展战略，重点关注农业、生命科学和我们未来的企业家等各个领域的创新。这项预算继续削减税收，精简、简化、并现代化我们的企业税收结构，以减轻负担，创造公平的竞争环境。它每年向我们的公共交通机构注入近 3 亿美元，以确保人们能够安全高效地往返于他们需要去的地方。它还确保我们的托儿设施拥有运营所需的工作人员，让更多的人进入并留在劳动力队伍中，并确保他们的孩子全天得到良好的照顾。
简短预算
当您两年前当选我时，您聚集在宾夕法尼亚州未来的共同愿景背后。从那以后，我一直在我们的英联邦旅行，并且一直专注于宾夕法尼亚州的几个原则：为我们的孩子创建好的学校，建立更安全的社区，打开经济机会的大门，并保护宾夕法尼亚州人的基本权利和自由。每天，我的政府都会想到三个字母 - G-S-D - 我们完成了工作，并为宾夕法尼亚州的人们带来了结果。在我的前两项预算中，我们将民主党和共和党人聚集在一起，以确保对所有宾夕法尼亚州所有受益的常识性投资 - 从对K-12教育的历史投资，以确保学生，老师和员工拥有他们所需的资源和安全，健康的学习空间；扩大和增加老年人的财产税减免；实施目标策略，使宾夕法尼亚州更具竞争力并帮助企业蓬勃发展；投资于执法和使我们的社区更安全。As a result of those investments – which were approved by Democratic and Republican leaders in the General Assembly – older adults in Pennsylvania received the largest targeted tax cut in two decades, more entrepreneurs are starting new businesses and more major companies are moving their operations here, more kids are eating breakfast before school, more bridges are being repaired and more roads are being paved, and Pennsylvania is now one of the best states in the国家养育一个家庭。由于我们的辛勤工作，宾夕法尼亚州正在上升。，但我知道我们的集体工作还远远没有结束。这就是为什么我提议的2025-26预算直接建立在过去两年中所做的工作的原因。继续两党，同意在我们的公立学校进行投资时间表。通过继续投资物理升级和心理健康支持，它有助于创造更安全，更健康的学校。它还规定了前K和早期干预计划的利率提高，以确保我们的孩子在发展的最关键阶段获得所需的支持。这项预算是基于去年预算中为支持高等教育的蓝图所取得的进展而建立的，这使我们与州相关大学的竞争资金可用于激励他们返回使所有宾夕法尼亚州人受益的结果。它为我们的公立大学和社区大学提供资金，并将新的投资用于劳动力发展，以创造更多的机会途径。我的提议在近20年来的英联邦第一个经济发展战略上加倍，重点是在包括农业，生命科学和我们的潜在企业家在内的各个部门的创新。该预算继续减少税收的简化，简化和现代化我们的公司税收结构，以减轻负担并升级竞争环境。它每年向我们的公共交通机构注入近3亿美元，以确保人们能够往返于他们需要安全有效的地方。可以确保我们的育儿设施拥有他们需要经营的员工，允许更多的人进入并留在 - 保证他们的孩子全天都掌握了良好的劳动力。
R2D3：通过重建3D ...
认知科学家先驱3D空间推理是所有智力过程的基础。多模式大型语言模型（MLMS）由于对2D图像的印象令人印象深刻而被广泛采用，已被证明缺乏3D空间推理。对这些模型赋予的精确3D空间功能的评估有限。现有的基准用于探测MLMS中空间理解的基准主要集中于粗级空间意识（例如在左侧的左侧），或在预测给定对象查询的边界框时。相反，我们希望对模型对整个场景的语义和空间理解进行更全面的评估。因此，我们提出了一个基准R2D3，其中MLM的任务是将2D图像表示为具有精确3D位置和姿势的一组语义资产，该姿势可以准确地重建图形引擎中的3D场景。“通过综合分析”的这一任务要求该模型对组成场景及其精确3D相对位置的元素有全面的了解。我们的基准包括AI2THOR环境中的12K室内场景，并且与几个下游应用程序（例如体现的AI，空间推理和导航任务）兼容。使用我们的基准测试，我们探索了鼓励精确空间推理的MLM的调整技术。出乎意料的是，我们发现在基准的训练集上进行的常规微调虽然足以理解语义，但不足以了解场景中对象的精确3D位置和姿势。包括深度或通过标记图像中的点以及在训练期间包括其3D坐标（包括其3D坐标）的深度或传达精确的摄像机场取向，使该模型可以在测试时改进3D空间估计。我们希望R2D3基准测试将有助于探索探索设计选择的进步，从而改善对MLMS的精确3D空间理解。
2026 财年行政预算建议新闻稿
成果和支持老年人 密歇根州兰辛市——州长格雷琴·惠特默的第七项行政预算建议今天发布，再次优先考虑惠及所有密歇根人的餐桌问题。“我对 2026 财政年度的平衡预算建议将重点放在真正影响人们生活的餐桌问题上，”惠特默州长说。“这项合乎情理的预算将降低成本、创造高薪工作、发展经济、提高学习成绩并支持密歇根州的老年人。我知道，我们可以共同找到共同点，并提供另一个平衡的、两党合作的预算。让我们完成它。”财政负责的预算建议总额为 835 亿美元，包括 153 亿美元的一般基金和 212 亿美元的学校援助预算。“惠特默州长专注于密歇根人最关心的问题——经济发展、降低成本和帮助学生学习，”州预算主任 Jen Flood 说。 “这项预算将真正改变家庭、儿童、老年人和小企业主的生活。让我们以通过六项平衡的两党预算为基础，我期待与我们的立法伙伴合作，在 7 月 1 日的最后期限前通过预算。” 预算建议提议向预算稳定基金存入 5,000 万美元，这将使应急基金余额在 2026 财年末达到近 23 亿美元，创历史新高，是 2019 年余额的两倍。此外，还提议向学校应急基金存入 5,000 万美元，这将使储备金总额达到 28 亿美元。 降低成本 预算建议包括降低成本和帮助密歇根州人对抗通货膨胀的投资，包括：
神经科学：探索大脑
神经科学的起源：探索大脑 25 多年来，我们一直教授一门名为“神经科学 1：神经系统简介”的课程。这门课程取得了巨大的成功——在该课程的发源地布朗大学，大约四分之一的本科生选修了这门课程。对一些学生来说，这是他们从事神经科学事业的开始；对另一些学生来说，这是他们在大学里选修的唯一一门科学课程。神经科学入门课程的成功反映了每个人对我们如何感知、运动、感受和思考的着迷和好奇。然而，我们课程的成功还源于我们的教学方式和重点。首先，这门课程没有先修课程要求，因此理解神经科学所需的生物学、化学和物理学元素会在课程进展过程中涵盖。这种方法确保在课程进展过程中不会落下任何学生。其次，大量使用常识性隐喻、现实世界的例子、幽默和趣闻轶事，提醒学生科学是有趣、平易近人、令人兴奋和好玩的。第三，本课程并不涵盖神经生物学的全部内容。相反，重点是哺乳动物的大脑，并且尽可能关注人类的大脑。从这个意义上讲，本课程与大多数医学新生所学的内容非常相似。现在，许多学院和大学的心理学、生物学和神经科学系都开设了类似的课程。《神经科学：探索大脑》第一版旨在为 Neuro 1 提供一本合适的教科书，融合了使本课程成功的主题和哲学。根据我们学生和其他大学的同事的反馈，我们扩展了第二版，包括更多行为神经科学主题和一些新功能，以帮助学生了解大脑的结构。我们一定做对了，因为这本书现在已成为世界上最受欢迎的神经科学入门书籍之一。看到我们的书成为开设神经科学入门新课程的催化剂，我们感到特别欣慰。
监管改革
《 2024年的农场，食品和国家安全法》包括常识性法规改革措施，以恢复对联邦政府的透明度和基于科学的决定，减少官僚主义的繁文tape节，并减轻对美国生产商的负担。农业标记统一性为联邦机构负责管理联邦杀虫剂，杀菌剂和啮齿动物剂法案（FIFRA），美国环境保护局（EPA）（EPA）在注册或重新审查所有农药之前彻底评估它们以确保它们符合联邦安全标准以保护联邦安全标准，以保护人类健康和环境。因此，国会在FIFRA中包括语言，表明任何州不得强制或继续生效对标签或包装的要求，除了与FIFRA所要求的标签或不同之外。最近，与这项政策有关的误解可能导致不可行的拼凑而成的州农药标签要求和风险破坏商业。该法案包括语言重申，EPA是制定与农药有关的安全发现的唯一权力，同时保留了各州进一步调节这些工具的使用的能力。认可和国家牵头机构的作用法案澄清说，在FIFRA下实施EPA法规的州首席机构是该州的机构，有权规范农作物保护和有害生物控制工具的使用，为农民，商业申请者和依靠这些工具提供监管确定性。该法案不包括植物生物刺激剂在FIFRA下的调节中。植物包含的保护剂EPA和USDA协调美国农业部（USDA）有害生物管理政策办公室（OPMP）于1998年成立，旨在提供与农药有关的政策和活动的有效协调，并提供领导层，以确保与其他机构的协调。该法案加强了EPA与USDA之间与农药调节有关的工作关系，要求EPA在注册和注册审查过程中进一步与USDA进行农药的注册和注册审查过程，包括针对风险缓解措施的制定。植物生物刺激物植物生物刺激剂是支持植物自然营养过程的物质，从而可以提高植物的效率。将这些物质排除在联邦法规之外，将为植物生物刺激行业提供清晰和刺激性的创新。
结构设计
作者：Matthew Speicher 博士和 John Harris 博士实施基于性能的抗震设计 (PBSD) 程序来评估现有建筑引起了人们对使用类似方法设计新建筑的兴趣。使用这些程序的优势在于，设计师可以超越传统设计的更多规定性要求，并在预期性能和设计过程之间建立更直接的联系（即，性能目标在前期明确定义）。这使得工程师可以轻松地将预期性能传达给客户，并在需要时实现超越规范性能的设计目标。然而，大约十年前，随着 PBSD 在实践中越来越受欢迎，关于新建筑抗震设计标准与现有建筑抗震评估之间关系的公开信息非常有限。因此，一些工程师担心现有建筑标准过于保守，在利用现有建筑标准进行新建筑设计时，可能会导致对现有建筑进行不必要的昂贵改造或对新建筑进行不必要的昂贵设计。在《支持全面实施基于性能的抗震设计所需的研究》（NIST 2009）和《ASCE 41 或建筑抗震修复展望》（SEAONC 2010）中指出了了解这种关系的必要性。因此，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 开始了一项研究计划，以帮助弥合理解上的差距并解决采用 PBSD 评估现有建筑和设计新建筑所面临的挑战。本系列的第 1 部分（结构，2021 年 10 月）讨论了基于性能的设计程序的相关历史，并对基于性能的方法和传统设计方法进行了比较。NIST 的四部分研究《新钢结构建筑第一代基于性能的抗震设计方法评估》调查了四种钢结构抗震系统 (SFRS)（Harris 2015a、2015b、2015c 和 Speicher，2020 年）。使用美国土木工程师学会的 ASCE 7：建筑物和其他结构的最低设计荷载设计了几座原型建筑，然后使用 ASCE 41：现有建筑的抗震评估和改造中的规定进行评估。结果表明，在许多情况下，按照 ASCE 7 要求设计的建筑没有通过 ASCE 41 中的验收标准，因此需要进一步完善 ASCE 41 中的 PBSD 规定，以符合更符合常识的结果。
本体学习的观点 - CiteSeerX
让机器具备常识和特定领域的知识，使它们能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些研究开发了可以估算知识工程项目成本的方法 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域早期的研究集中于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并尝试通过引入所谓的本体学习层来系统地概述本体学习任务，这从那时起就受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见本卷中的 Lehmann 等人 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习的问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体算法的结果转化为实际上反映领域概念化的本体可能比从头开始构建本体的成本更高。本体学习的问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体算法的结果转化为实际上反映领域概念化的本体可能比从头开始构建本体的成本更高。而本体学习算法从一组数据中学习的结果本质上反映了数据集的特性。因此，将本体的结果转化为
本体学习观点 - CiteSeerX
为机器配备常识和特定领域的知识，使其能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些关于开发方法的研究，使我们能够估算知识工程项目的成本 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域的早期研究侧重于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并试图通过介绍所谓的本体学习层蛋糕来系统地概述本体学习任务，此后该任务受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是通过尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见Lehmann 等人本卷中的 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。本体学习的问题比预想的要困难得多。因此，将本体算法的结果转化为实际反映领域概念化的本体，可能比从头开始构建本体的成本更高。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体的结果
sr.no.作者标题1 Donovan，John J System编程2 Hutchison，R.C编程Intel 80386 3 Grover，P.S计算机编程基本4 NEI
sr.no.Author Title 1 Donovan, John J System programming 2 Hutchison,R.C Programming the intel 80386 3 Grover, P.S Computer programming in BASIC 4 Neibauer, Alan R Word perfact tips and tricks 5 Oliver, P.C Data processing and information technology 6 Kelly-Bootle, Stan Mastering quick C 7 Jorgensen,C Mastering 1 2 3 8 Lunsford, E. Michael Advanced techniques in Lotus 1-2-3- 9 Krumm, Rob Word perfect 4.2 power tools 10 Sanders, Donald H. Computers today 11 Shapiro , Staurt C LISP an interactive approach 12 Meijer , anton Computer network architectures 13 Gehani, R. R. C : an advanced introduction 14 Murray, William H 80386/80286 assembly language programming 15 Hergert , Douglas Microsoft quick BASIC 16 Muster , John UNIX power utilities for power users 17 Rosen, Arnold Word处理18 GEHANI，NARAIN C用于个人计算机19 Radeliffe，Robert A百科全书C 20 Mecdormott，Mecdormott，Vern高级基本基本步骤21，步骤21 philphakis，通过COBOL 22 DETMER，RICHARD C. RICHARD C. RICHARD C.集会语言编程的基础23 McDermott，Vern Mcdermott，Vern Mcder by Step 22 26 Gehani，Narain Advanced C 27 Maynard，J计算机编程简单28 AHO，Alfred.V数据结构和算法29 Rich，Elaine Pascal，机器编程介绍30 Rich 30 Rich，Elaine人工智能31 Nillson，N J.Principles of Artificial Intelligence 32 Rajaraman, V. Analog computation &stimulation 33 Beheshti, H.M Data processing a user's approach 34 Khan ,E.H Computer and data processing with Basic 35 Walker, R.S Understanding computer science applications 36 Steven, Alastair Turbo C memory resident utilities 37 Gottfried, B S Programming with advanced structured Cobol 38 Jain, V K Computer for beginners 39亨特（Hunt），罗杰（Roger T）计算机和常识40法语，C.S计算机研究41 Hall，Patrick J如何在LISP 42 Lipschuk中求解它，由Fortran 77 43 Newcomer，L.R编程，PL/ SQL/ FONIGNER为初学者提供44个Scheid，F Computers and f Computer and f Computer and for 45 Lipschutz，n.m n.m n.m n.m n.m bitt bits bits bits bits bit bit bits bit bits bit 47 g。 D.A.